《“十四五”國家老齡事業發展和養老服務體系規劃》指出，“支持商業保險機構開發商業養老保險和適合老年人的健康保險......”而老年人群慢病占比高，在健康保險領域，往往屬于帶病體。在老齡化趨勢下，帶病體投保已經成為商業保險公司研究的新課題。

隨著長壽時代的來臨，老年人帶病長期生存成為常態。帶病群體往往有更強的保障意識和需求，但針對這一群體，保險公司在核保上要求更高，因此老年人面臨“投保難”這種現實問題。這一現象已經引發了險企對帶病體投保的研究。

投保難題

1月17日，國新辦就2021年國民經濟運行情況舉行發布會。發布會上公布的數據顯示，我國60歲及以上人口2.6億人，占全國人口的18.9%。其中65歲及以上人口超過2億人，占全國人口的14.2%。如此龐大的群體,一直缺乏充足的保險保障。

“老年人群慢病占比高，我國33.5%的老年人同時患2種或2種以上慢病。各慢病均為預后危險因子且存在協同作用，最終導致患者住院或死亡。在某一程度上，老年人即等同于帶病體。”中再壽險產品開發部王斯佳、郭煒欽撰文表示。

傳統健康險產品核保環節十分復雜，人工核保以及初級的智能核保處理方式缺乏個性化、差異化。這導致保險公司只愿意接受標準體客戶，很多帶病客戶幾乎無險可保。

業內人士表示，很多疾病病理生理機制復雜，帶病體健康保險賠付風險呈指數級增加且難以準確衡量。商業保險公司經營需要將賠付風險控制在可以控制的水平，才能保證保險產品持續供應，因此他們會優先供應對自身風險低且可控的產品。這樣，險企就會把病體排除在保險保障之外。

一方面缺少供給，另一方面需求卻很旺盛。水滴銷售副總裁李佳表示，在水滴保平臺咨詢過和嘗試購買健康險的用戶中，因為身體原因無法投保的接近千萬量級，這是一個巨大的潛在增量市場。市場需要更多的覆蓋帶病體的保險產品。

“用戶需要在哪里，供給就應該在哪里。做真正的帶病體保險很有價值。”善診創始人兼CEO吳竑興表示，現在保險機構比拼的是風險識別和定價能力，在未來會介入風險干預，其市場空間將更為廣闊。

人工智能破題

如何提升風險識別能力，如何介入風險干預之中?這對保險公司意味著挑戰。

業內人士認為，人工智能大數據是破解之道。高科技的興起，使越來越多結構化數據生成并保存，數據處理方法及工具極大豐富，在樣本量充足前提下，以往難以評估的風險可以進行量化。在帶病體投保方面，就是如此。

依托人工智能大數據，未來非標準體健康險價格可能出現分化。真正的大數據要找到價值與效率之間的結合點。

對于直保、再保機構而言，數據的獲得并非難事。但這些數據存在碎片化問題，只有結構化的數據才是大數據的前提。

吳竑興認為，“通過用戶數據收集、標簽化、結構化，把定性的描述進行定量的標準化，這樣才能為千人千面的設計打下基礎。”他進一步表示，隨著數據積累越來越豐富，對用戶的了解越來越深入，大概率可以推斷、用戶狀況。這才是做非標體健康險時保險機構需要的大數據。

好人生科技首席健康經濟學家湯子歐表示，健康險應該是“全量承保”產品運營模式，這意味著每個人都可以承保，每個人的賠付和干預措施都不一樣。做到“全量承保”的基礎是人工智能。

關鍵詞： 商業保險 老齡化趨勢 帶病體投保 國民經濟